卡爾曼濾波后的KNN指紋定位在藍牙室內(nèi)定位中的應(yīng)用

湯謹瑜　輔智豪　李高正　趙學龍

摘要：在地下停車場中，衛(wèi)星信號較弱，無法滿足定位的精度要求。隨著智能手機硬件配置和性能的提升，藍牙的性能也得到極大改善。在進行室內(nèi)較封閉的環(huán)境定位時，利用安卓智能手機自帶的藍牙，搜尋室內(nèi)所部署的藍牙模塊的RSSI信號值，可以滿足地下停車場中停車、尋車的定位需求。定位時，采用KNN算法，將環(huán)境中的各個位置劃分為小塊，采集其指紋，設(shè)備通過指紋比照定位，誤差在2.5m左右。針對RSSI信號白噪聲較大的特點，采用卡爾曼濾波算法對其進行濾波，降低噪聲干擾，提升定位精度。經(jīng)測量，誤差進一步降低到0.9m，效果顯著。

關(guān)鍵詞：藍牙定位? KNN? 卡爾曼濾波算法

引言

隨著基于位置的服務(wù)（Location Based Service）的興起，對于室內(nèi)較封閉環(huán)境定位的需求越來越強烈。在商場、醫(yī)院、停車場等環(huán)境中，部署定位服務(wù)可以給用戶帶來更好的服務(wù)體驗。傳統(tǒng)的衛(wèi)星定位技術(shù)，如全球定位系統(tǒng)GPS技術(shù)，在室內(nèi)電磁屏蔽強、衛(wèi)星信號差的環(huán)境內(nèi)無法應(yīng)用;同時，民用GPS定位精度一般在200米以下，平均10米級左右，這樣的定位精度無法滿足室內(nèi)定位覆蓋空間小、精度要求高的需求。

室內(nèi)定位的難點在于環(huán)境復(fù)雜、干擾較強，這種環(huán)境下單一信號的定位精度較低;如果能將多種定位技術(shù)科學地結(jié)合使用，可以使定位效果更好。目前室內(nèi)定位主要采用藍牙、WiFi、UWB等技術(shù)，但在不改進定位算法的情況下，定位精度低、結(jié)果誤差大，部分成本也很高。目前這幾種定位技術(shù)均需要部署anchor（即定位基站）：WiFi定位需要部署AP，藍牙定位需要部署iBeacon或藍牙基站，UWB需要部署超寬帶基站。其中，WiFi室內(nèi)定位技術(shù)精度較高，傳輸距離遠，但功耗較高;UWB定位技術(shù)定位精度最高，但其所需的超寬帶基站數(shù)目多，價格高昂，硬件網(wǎng)建立難度高。相比而言，藍牙定位所采用的iBecon基站是蘋果主導(dǎo)研制的，其的顯著優(yōu)勢是功耗相對較低;同時，如果部署一張專用的定位的網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)的可靠性而言要比兼顧數(shù)據(jù)傳輸和定位的WIFI網(wǎng)絡(luò)要健壯，穩(wěn)定性要好。藍牙定位也可以利用手機和其他設(shè)備的藍牙功能，省去了部分終端的部署。

藍牙信號的ID、強度、傳播時間、接收角度等信息都能被用于定位。其中，基于藍牙信標的信號接收強度指示（Received Signal Strength Indication，即RSSI）在定位領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。根據(jù)采用的算法不同，定位技術(shù)可以分為2類：基于信號傳播模型的定位和基于位置指紋匹配的定位。基于信號傳播模型的定位是對藍牙信號的傳播信道進行建模，這需要考慮如障礙物的大小、材質(zhì)、朝向等復(fù)雜的現(xiàn)實情況，很難用數(shù)學模型進行較好的擬合，加大了定位建模的難度。而基于位置指紋識別的定位方法通過采集指紋數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建RSSI信息與位置信息之間的函數(shù)關(guān)系，不需要建立模型以確定位置，很大程度上降低了算法的難度，同時提升算法魯棒性。

文獻[1]將iBeacon和手機MEMS相融合，提高行人航跡推算（PDR）的精度;文獻[2]將RSSI技術(shù)、加權(quán)質(zhì)心算法、倒數(shù)距離加權(quán)插值定位思想結(jié)合，提出IIDWC定位算法，提高定位精度。受這些技術(shù)啟發(fā)，本文利用K最近鄰算法（K Nearest Neighbor， KNN）思想在藍牙RSSI指紋定位的基礎(chǔ)上，通過卡爾曼濾波處理數(shù)據(jù)，提高定位精度和定位結(jié)果的精確性。

1 藍牙RSSI指紋定位

1.1 RSSI介紹

RSSI（Received Signal Strength Indication），即信號接收強度指示，是接受信號的進行定位的重要依據(jù)，RSSI值越大代表接受的定位信號越強。圖1顯示了140秒內(nèi)分別記錄下的三個不同位置的RSSI信息。

通過圖片可知，由于信號傳輸受到環(huán)境干擾，RSSI值會反映出一定的波動。在應(yīng)用中，為了定位減少誤差，需要多次采集RSSI的指紋信息并計算平均值作為對應(yīng)位置的RSSI值。

1.2指紋采集

藍牙室內(nèi)定位技術(shù)可分為兩種：一是基于信號強度的傳播模型測定法，通過接受信號強度與信號衰減模型來計算待定位點與參考點的距離，但是由于室內(nèi)定位環(huán)境復(fù)雜、干擾強的特點，該算法存在多徑效應(yīng)，魯棒性不佳;第二種則是本文所采用的指紋定位法，預(yù)先建立藍牙指紋庫，在定位時比照藍牙指紋確定位置，但指紋法的缺點是需要采集指紋數(shù)據(jù)，需要維護數(shù)據(jù)庫。

在測定時，將地圖劃分為一個個小方格，每一方格為一個指紋類。測試每個類接受到的特征，作為指紋保存。在實際測定時，每個類采集10份特征，取平均值作為特征值登入指紋數(shù)據(jù)庫并將藍牙模塊的UUID等級為信標。

1.3指紋匹配——KNN算法

在錄入指紋信息后，定位時需要將收到的藍牙RSSI信號強度與指紋進行比照匹配，才能獲得定位結(jié)果。本文采用的是KNN算法，即K最近鄰算法。

K近鄰算法的基本原理是：在采集樣本后進行樣本訓練;定位時使用新的定位樣本信息，在訓練樣本庫中選擇與新的定位樣本距離最接近的K個樣本，由這些樣本對新的定位樣本進行位置判定。假設(shè)在一次定位實例中有M個iBeacon基站，共采集N次指紋，訓練樣本庫表示為：

由表可以看出，卡爾曼濾波后的KNN算法大幅度提高了原有KNN算法的定位精度。同時，算法定位時間雖然有所提高，但比已有的HMM算法精度更高，定位時間更短，具有實用性。

4 結(jié)語

在地下停車場定位測試實驗中，我們通過KNN藍牙指紋定位以及卡爾曼濾波處理進行了定位實驗，比較了卡爾曼濾波前后的定位效果。與使用單一KNN算法或單一卡爾曼濾波算法相比，本例創(chuàng)新地將兩者相結(jié)合，極大提升了算法的魯棒性，于實際應(yīng)用中得到顯現(xiàn)。同時，該技術(shù)也能用于其他室內(nèi)定位或密閉環(huán)境無微星信號的精確定位，應(yīng)用前景廣泛。實驗驗證卡爾曼濾波后的藍牙指紋定位擁有更高精度。同時，算法簡潔，易于實現(xiàn)，是可用于基于位置的服務(wù)LDS的定位技術(shù)。

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